La deformación consiste en aplicar una transformación a una imagen dada. Tal transformación puede ser rígida (traslación + rotación), elástica (polinomio, b-splines, splines de placa delgada, …), …
La alineación o el registro de imágenes es todo el proceso que, con dos (o más) imágenes, los alineará. Utilizo para dividir los métodos de registro de imágenes en dos grupos:
– características basadas en características que consisten en extraer características (puntos, contornos, áreas agrupadas) en ambas imágenes y luego combinarlas para obtener la transformación.
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y la visión por computadora?
- Cómo combinar clasificador basado en reglas y SVM
- ¿Qué debo hacer si determino que los resultados de mi conjunto de datos de entrenamiento difieren mucho de los resultados de mi conjunto de datos de prueba?
- ¿Cuál es la diferencia entre el descenso en gradiente y el descenso coordinado?
- ¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para la transcriptómica?
– los basados en la similitud que utilizan directamente la intensidad del píxel para descubrir la transformación que maximiza (resp. Minimiza) una métrica de similitud (resp. Disimilaridad) (como la correlación, la suma de las diferencias al cuadrado, la información mutua, …).
El enlace a continuación es un útil estado del arte sobre el registro de imágenes.
Métodos de registro de imágenes: una encuesta